出生年月：1986.09
职称/职务：副教授
学历/学位：博士/工学
所属教研室：计算机科学与技术
所属导师组：数据挖掘
电子邮箱：chhsxdx@163.com
主要研究领域：数据挖掘，关联结构挖掘，AI4Science
一、 教育背景
（1）2008-09 至 2012-06, 山西大学, 统计学, 学士
（2）2012-09 至 2014-09, 山西大学, 统计学, 硕士（硕博连读）
（3）2014-09 至 2020-07, 山西大学, 计算机科学与技术, 博士
二、 主要工作经历
（1）2019-04 至 2019-08, 香港城市大学, 计算机系, 助理研究员
（2）2020-08 至 2023-12, 山西财经大学, 信息学院, 讲师
（3）2024-01 至今, 山西财经大学, 信息学院, 副教授
三、主要讲授课程
《数据挖掘与商务智能》、《计算机科学与技术学科导论》、《人工智能》、《大学计算机基础》
四、代表性科研成果
（一）科研项目/课题
[1] 国家自然科学基金青年项目，关联知识驱动的高维符号回归建模理论与方法(62506217), 2026-01至2028-12，主持；
[2] 国家自然科学基金面上项目，数据平面可编程机制下网络性能异常因果推断机理研究(62572290), 2026-01至2029-12，参与；
[3] 山西省青年科学研究项目, 面向大数据的复杂动态关联关系挖掘研究(20210302124549)，2022-01 至 2024-12，主持
[4] 山西省高等学校科技创新项目，面向多模态数据融合的关联关系挖掘研究(2021L286)，2021-09至2023-10，主持
[5] 科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目，基于多智能体超图的自主决策、学习理论与动态调控策略研究(2021ZD0112400)，2022-01至2024-12，参与
[6] 教育部人文社会科学规划研究基金项目，大数据征信视角下基于贝叶斯网络的信用评估影响机制研究(22YJAZH080)，2022-09至2025-09，参与
[7] 教育部人文社会科学规划研究基金项目，基于机器学习的分位数因果效应估计研究(22YJAZH092)，2022-09至2025-09，参与
[8] 国家重点研发计划，关联关系与逻辑关系挖掘理论与应用(2018YFB1004304), 2018-05 至 2021-04, 参与
[9] 国家自然科学基金面上项目, 基于关键链路优先的网络性能测量与态势感知研究(61872226), 2019-01-01 至 2019-12-31, 参与
（二）学术论文
[1] Cheng Honghong, Qian Yuhua, Liang Xinyan, Liang Jiye, Qingfu Zhang, Mining Association Patterns from Neighborhood Insight[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI) . (Accept, CCF A类期刊，SCI 1区Top)
[2] Cheng Honghong, Qian Yuhua, Guo Yingjie, Zheng Keyin, Zhang Qingfu, Neighborhood information-based method for multivariate association mining[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE), 2023, 35(6): 6126-6135. (CCF A类期刊，SCI 2区)
[3] Xinyan Liang, Yuhua Qian, Qian Guo, Honghong Cheng, Jiye Liang. AF: Anassociation-based fusion method for multi-modal classification[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI), 2022, 44(12): 9236-9254. （CCF-A 类期刊, SCI-1区）
[4] Guo Yingjie, Cheng Honghong, Yuan Zhian, Liang Zhen, Wang Yang, Du Debing. Testing gene-gene interactions based on a neighboehood perspective in genome-wide association studies[J].
Frontiers in Genetics. 2021, 12:801261. (SCI 3区)
[5] Zheng Keyin, Qian Yuhua , and Cheng Honghong. How to describe the spatial near-farrelations among concepts?[J]. International Journal of Approximate Reasoning (IJAR), 2023, 156: 97-113. （CCF-B 类, SCI-2区）
[6] Ma Guoshuai, Qian Yuhua, Zhang Yayu, Yan Hongren, Cheng Honghong, Hu Zhiguo. The recognition of kernel research team[J]. Journal of Informetrics, 2022, 16(4): 101339. (SCI 2 区)
[7] Cheng Honghong, Qian Yuhua, Wu Yan, et al. Diversity-induced fuzzy clustering[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2019, 106: 89-106. （CCF-B 类, SCI-2区)
[8] Qian Yuhua, Cheng Honghong, Wang Jieting, et al. Grouping granular structures in human granulation intelligence[J]. Information Sciences, 2017,382-383:150–169. (SCI 3区)
[9] Li Jue, Cao Feng, Cheng Honghong, Qian, Yuhua, Learning the number of filter in convolutional neural networks[J]. International Journal of Bio-Inspired Computation, 2021, 17(2). (SCI 3区)
[10] Qian Yuhua, Wang Qi, Cheng Honghong, Liang Jiye, et al. Fuzzy-rough feature selection accelerator[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2015, 258: 61-78. (数学类 1区Top)
[11] 成红红, 钱宇华, 胡治国, 梁吉业. 基于邻域视角的关联关系挖掘[J]. 中国科学:信息科学，2020，50(6): 824-844. （CCF A类，中文核心）
[12] 钱宇华, 张明星, 成红红. 关联学习:关联关系挖掘新视角[J]. 计算机研究与发展.2020(57). （CCF A类，中文核心）
[13] 李勇，成红红，梁新彦，郭倩，钱宇华. CNN图像标题生成[J]. 西安电子科技大学学报，2019, 46(02): 152-157. (中文核心)
[14] 梁新彦, 钱宇华, 郭倩, 成红红. 面向多标记学习的局部粗糙集[J]. 南京大学学报(自然科学), 2016(2): 279. （中文核心）
[15] 钱宇华, 成红红, 梁新彦，王建新. 大数据关联关系度量研究综述[J]. 数据采集与处理,2015, 134(6): 21-33. （中文核心）
[16] 成红红, 张晓琴, 李飞江, 钱宇华. 一种对应约束的决策表属性约简算法[J]. 计算机科学, 2015(06): 56-59. （中文核心）
[17] 李飞江, 成红红, 钱宇华. 全粒度聚类算法[J]. 南京大学学报(自然科学). 2014, 50(4):505~517. （中文核心）
[18] 钱宇华, 成红红，张晓琴，梁吉业. 数据簸箕[J]. 计算机科学与探索. 2013, 7(11):1009-1017. （中文核心）
[19] Zikun Jin, Yuhua Qian, Xinyan Liang, Jiaqian Zhang, Jinpeng Yuan, Shen Hu, Haijun Geng, Honghong Cheng. Signal Enhancement via Multi-view Dynamic Representation and Alignment-aware Fusion[C]. In: Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-25), 2026, 40(27): 22454-22462. (CCF A类会议)
[20] Wu Yan, Du Liang, Cheng Honghong. Multi-view K-Means clustering with bregman divergences[C]. Artificial Intelligence, ICAI 2018, Singapore, Springer Singapore, vol 888:26-38,
2018. （EI收录会议）
五、获奖情况
(1) 2021, ACM中国理事会, 2021年ACM太原优秀博士论文奖, 排名1.
六、社会兼职情况
中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会
